注意:snapshots和weights不能同时使用

用预训练模型进行finetune是以下命令:

./build/tools/caffe train --solver=examples/XXX/lenet_solver.prototxt -weights examples/models/finetuning.caffemodel --gpu 

使用快照文件(.solverstate),则可以使用-snapshot参数:

./build/tools/caffe train --solver=examples/XXX/lenet_solver.prototxt -snapshot examples/xxx/snapshot/xxx_iter_5000.solverstate --gpu 

注意:sensenet也可以这样训练

在用sensenet v9训练数据时出现以下错误:

这是原本的shell脚本,是利用pretrain来训练

现在我想使用快照来恢复之前的训练,所以我把weights注释掉了,直接增加了snapshot。

但是一直报以下的错误:

就是没有solver的意思,但是我的solver文件一直在那,我并没有动。原因是:在vim中看起来这些行是分开的,实际上他们是通过"\"连接起来的,也就是说他们是一行。但我注释之后,

使用snapshot继续训练网络的更多相关文章

  1. 『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其三:训练Model

    Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』M ...

  2. 『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其二:train网络结构&损失函数

    Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』M ...

  3. 『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其一:数据集与Dataset类

    Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』M ...

  4. CNN基础二:使用预训练网络提取图像特征

    上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始 ...

  5. AI:拿来主义——预训练网络(一)

    我们已经训练过几个神经网络了,识别手写数字,房价预测或者是区分猫和狗,那随之而来就有一个问题,这些训练出的网络怎么用,每个问题我都需要重新去训练网络吗?因为程序员都不太喜欢做重复的事情,因此答案肯定是 ...

  6. AI:拿来主义——预训练网络(二)

    上一篇文章我们聊的是使用预训练网络中的一种方法,特征提取,今天我们讨论另外一种方法,微调模型,这也是迁移学习的一种方法. 微调模型 为什么需要微调模型?我们猜测和之前的实验,我们有这样的共识,数据量越 ...

  7. caffe:用自己的数据训练网络mnist

    画黑底白字的软件:KolourPaint. 假设所有"1"的图片放到名字为1的文件夹下.(0-9类似)..获取每个数字的名称文件后,手动表上标签.然后合成train.txt 1.获 ...

  8. 深度学习 | 训练网络trick——mixup

    1.mixup原理介绍 mixup 论文地址 mixup是一种非常规的数据增强方法,一个和数据无关的简单数据增强原则,其以线性插值的方式来构建新的训练样本和标签.最终对标签的处理如下公式所示,这很简单 ...

  9. SSD训练网络参数计算

    一个预测层的网络结构如下所示: 可以看到,是由三个分支组成的,分别是"PriorBox"层,以及conf.loc的预测层,其中,conf与loc的预测层的参数是由PriorBox的 ...

随机推荐

  1. 详述IntelliJ IDEA插件的安装及使用方法(图解)

    intellij idea是一款非常优秀的软件开发工具,它拥有这强大的插件体系,可以帮助开发者完成很多重量级的功能.今天,我们来学习一下如何安装和卸载intellij idea的插件. Intelli ...

  2. 修改CentOS系统的默认启动级别

    ======修改CentOS系统的默认启动级别====== 现在的Linux系统安装完后就运行在第5个级别,即系统启动后直接进入图形界面,而不用在字符模式下登录后用startx或者xinit来起动图形 ...

  3. Asset Catalog Help (一)---About Asset Catalogs

    About Asset Catalogs Use asset catalogs to simplify management of images that are used by your app a ...

  4. BZOJ3834:Solar Panels (分块)

    题意 询问两个区间[smin,smax],[wmin,smax]中是否存在k的倍数,使得k最大 分析 将其转化成\([\frac{smin-1}k,\frac{smax}k],[\frac{wmin- ...

  5. 从输入url到浏览器显示页面的过程

    总体来说有两个大的方面: 一.网络通信连接部分.二.页面渲染展示部分. 细分详细过程: (网络通信) 1.输入url. 2.DNS解析域名. 3.拿到IP地址后,浏览器向服务器建立tcp连接. 4.浏 ...

  6. AtCoder Regular Contest 062 E - AtCoDeerくんと立方体づくり / Building Cubes with AtCoDeer

    题目传送门:https://arc062.contest.atcoder.jp/tasks/arc062_c 题目大意: 给你\(N\)块正方形木板,每块木板四角有四种颜色(可以相同),木板中央有编号 ...

  7. 数组Reduce的应用

    数组Reduce的应用 参考 简单应用 var arr = [1,2,3,4,5] var sum = arr.reduce(function (prev, cur, index, arr) { co ...

  8. WebStorm 10.0.3注册码

    UserName:William ===== LICENSE BEGIN ===== 45550-12042010 00001SzFN0n1bPII7FnAxnt0DDOPJA INauvJkeVJB ...

  9. C#中构造函数和析构函数区别

    把对象的初始化工作放在构造函数中,把清除工作放在析构函数中.当对象被创建时,构造函数被自动执行.当对象消亡时,析构函数被自动执行.这样就不用担心忘记对象的初始化和清除工作. 析构函数是由垃圾回收器控制 ...

  10. C#将excel数据按照需求导入Sql server遇到的问题(参考而已)

    1.千万不要使用永中表格(WPS没用过,这里只是个人观点,不是说永中表格的) 我在公司得到的任务是将excel数据按照需求导入数据库总共主表大概3张,所以有点复杂(列子用的简单表,公司东西还是不要放出 ...